1.一种选取区块链基准测试程序性能评价指标的方法，包括以下步骤：基于对区块链系统性能的重要性将微体系结构事件进行排序，构成第一微体系结构事件集合，所述微体系结构事件用于反映与微处理器架构交互的性能；

从所述第一微体系结构事件集合寻找模糊集作为区块链基准测试程序的评价指标，其中该模糊集的成员对于区块链系统性能的重要性符合预定目标，该模糊集构成第二微体系结构事件集合。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述第一微体系结构事件集合寻找模糊集作为区块链基准测试程序的评价指标包括：对所考察的区块链基准测试程序进行多轮训练，每轮训练确定各微体系结构事件的重要性得分；

将所述微体系结构事件的重要性得分映射到区间[0，1]，并设定分数阈值，将大于该分数阈值的微体系结构事件构成所述第二微体系结构事件集合。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，各轮训练中微体系结构事件的重要性得分表示为：

其中：

其中函数：errorWeight(erri)中的a，b，c是常数，erri是第i轮训练的错误率，len(err)表示训练轮数；函数eventWeight(imi，j)中的a，b，c，d，k是常数，imi，j是第i轮训练中第j个微体系结构事件的重要性。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将一个微体系结构事件的重要性得分映射到区间[0，1]表示为：

其中scorej是第j个微体系结构事件的重要性得分，scoremin和scoremax分别为第j个微体系结构事件得分的最小值和最大值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括根据所述第二微体系结构事件集合对多个区块链基准测试程序进行相似性分析，筛选掉相似性高于预定目标的区块链基准测试程序。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述第二微体系结构事件集合对多个区块链基准测试程序进行相似性分析包括：将所述第二微体系结构事件集合中的原始数据进行归一化处理；

利用欧式距离衡量两个区块链基准测试程序的相似性，表示为：其中， 和 分别是基准测试程序bp和bq的归一化的第i个微体系结构事件值，n是微体系结构事件的数量。

7.根据权利要求1所述方法，其特征在于，基于对区块链系统性能的重要性对微体系结构事件进行排序包括：

构建微体系结构事件和区块链系统性能之间的关联模型，表示为：IPC＝pred(e1，e2，...en)其中，关联模型的输入ei是第i个微体系结构事件的值，n是输入的微体系结构事件的总数，关联模型的输出IPC是反映区块链系统性能的指标；

利用机器学习算法获得关联模型的输入微体系结构事件对于区块链系统性能重要性的排序结果。

8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所设定的分数阈值是0.6。

9.一种选取区块链基准测试程序性能评价指标的系统，包括：排序单元：用于基于对区块链系统性能的重要性将微体系结构事件进行排序，构成第一微体系结构事件集合，所述微体系结构事件用于反映与微处理器架构交互的性能；

筛选单元：用于从所述第一微体系结构事件集合寻找模糊集作为区块链基准测试程序的评价指标，其中该模糊集的成员对于区块链系统性能的重要性符合预定目标，该模糊集构成第二微体系结构事件集合。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现根据权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。